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第80回 ロボット工学セミナー 「意味」や「状況」を扱うロボット技術 - 記号化・対話・ビッグデータ

開催日2013年10月9日(水)
開催地東京大学 本郷キャンパス 工学部11号館 講堂
セミナーレポートセミナーレポート

開催日:2013年10月9日(水)10:30~17:25(開場10:00)

開催地:東京大学 本郷キャンパス 工学部11号館 講堂(東京都文京区本郷7-3-1)

レポートを公開致しました

会場アクセス:
http://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_04_12_j.html
http://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/map01_02_j.html
最寄り駅:「東大前駅」(南北線)徒歩5分,「本郷三丁目駅」(丸ノ内線,大江戸線)徒歩10分,「根津駅」(千代田線)徒歩10分,「東大正門前」(都バス茶51(お茶の水-駒込駅南口)又は東43(東京-荒川土手操車所前))徒歩1分

定 員:50名(定員になり次第締め切ります)

参加費:
当学会及び協賛学会の正会員/8,400円,会員外/12,600円,学生(会員,非会員を問わず)/4,200円,
当学会賛助会員 招待券ご利用/無料,優待券ご利用/4,200円,左記サービス券なし/12,600円

  • 賛助会員の皆様へ:上記の招待券(2枚/口)及び優待券(10枚/口)は,年頭に各賛助会員学会窓口様宛に配布させて頂いておりますので有効にご活用ください.
  • 課税について:当学会及び協賛学会の正会員,学生(会員,非会員を問わず)の場合の参加費は不課税,それ以外の場合の参加費は税込となりますのでご承知おき下さい.


口 上:
 知能ロボットの真髄は「合理的な行動生成」にあります.AI研究では古くから扱われてきたこのテーマですが,ロボットが人間と共生するうえで重要な技術として,新たなアプローチを含め再び注目されています.本セミナーでは,その合理的行動を支える「意味」や「状況」を扱う技術について,実世界の記号化・言語化,人間との音声対話,最近話題の「ビッグデータ」からの知識獲得等,多様なアプローチを紹介します.そして,これまでに実現したシステムを例に具体的な手法と技術課題を解説していただきます.
オーガナイザー:田中 秀幸(産業技術総合研究所)


講演内容:

10:30-10:40 <開会挨拶・講師紹介>


10:40-11:40 第1話 身体運動の記号と自然言語を結び付ける数理モデルからロボットの知能へ
東京大学 高野 渉
 環境は多様かつ膨大は連続情報で満たされている.人間は,その連続世界を記号世界として理解することができる.そして,記号を用いた推論を働かせて,記号から連続情報を生み出すことで環境へ作用している.ロボットの知能においても,連続世界と記号世界を往復する情報処理の開発が必要となる.本講演では,環境情報として人間の全身運動に着目し,それを記号として蓄積していくヒューマノイドロボットの知能の設計論について概説する.身体運動を記号化する数理モデルの基礎,運動の記号を自然言語へ繋げる計算論,および運動と言語の大規模化を実現するためのクラウドコンピュータを用いた並列計算処理について紹介する.


11:40-13:00 <休憩(昼食)>


13:00-14:00 第2話 実世界知識を扱う音声対話技術とサービスロボットへの応用
情報通信研究機構 杉浦 孔明
 ロボットとの音声によるコミュニケーションは,ユーザにとって手軽であるというメリットがあるが,実現は簡単ではない.頑健な音声認識が必要とされるだけでなく,発話の解釈が実世界情報や履歴により影響を受けるためである.このような背景から,音声・画像・動作・コンテキスト情報を用いてユーザの発話を解釈するロボット対話技術LCoreを開発している.本発表では,音声対話を通じた実世界知識の学習と行動生成について述べたのち,サービスロボットの競技会であるRoboCup@Homeにおけるロボット対話技術の応用について紹介する.また,意味や状況を扱う技術の課題と,ロボットの音声対話機能の技術動向および展望を述べる.


14:00-15:00 第3話 ウェブからのビッグデータの活用と人工知能
東京大学 松尾 豊
 本講演では,ウェブから取得したデータを用いたビッグデータ活用の事例とそこで使われる技術や手法を紹介する.TwitterやFacebook,ブログ等を分析することで,社会に関するさまざまな分析と予測が可能になる.例えば,地震などのイベントの把握,選挙の予測,AKBの分析,マンガやアニメなどのコンテンツの人気の分析などである.また,ビッグデータ活用の際に鍵となる人工知能の技術,特にディープラーニングの技術と今後の可能性についても述べる.


15:00-15:10 <休憩>


15:10-16:10 第4話 大規模データを用いた画像認識手法の構築と実世界応用
東京大学 原田 達也
 近年のインターネットの発達により大量の画像とそれに付随するタグなどの付加的情報が容易に入手可能となり,この大規模な情報を用いて一般画像認識を構築する試みが盛んになってきている.本講演では,大規模画像データセットを用いた一般画像認識の潮流を紹介する.また,大規模データを用いた画像認識を行うにはスケーラビリティを維持するために線形識別機を用いることが多く,線形の識別機であっても十分な識別能力を発揮するためには画像表現が鍵となるため,Deep Learningを含めた近年の画像表現手法に関して解説を行う.


16:10-16:15 <閉会挨拶>


16:15-16:25 <移動>


16:25-17:25 研究室見学
 東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻の
- 中村・高野研究室(http://www.ynl.t.u-tokyo.ac.jp/index-j.html)
- 原田研究室 (http://www.mi.t.u-tokyo.ac.jp/#center
の見学を行います.


>>お申込み方法はこちらをご確認ください<<


主 催:
一般社団法人 日本ロボット学会
協 賛(予定):
応用物理学会,計測自動制御学会,産業技術連携推進会議 医療福祉技術分科会,システム制御情報学会,情報処理学会,人工知能学会,精密工学会,電気学会,電子情報通信学会,土木学会,日本機械学会,日本シミュレーション学会,日本神経回路学会,日本設計工学会,日本時計学会,日本人間工学会,日本バーチャルリアリティ学会,日本ロボット工業会,農業食料工学会,バイオメカニズム学会